创新点：团队开发了计算生物学方法scPharm，在单细胞水平预测细胞的药物治疗反应，实现了基于癌症患者的单细胞转录组测序数据进行优化用药、联合用药和药物毒副作用的预测，为癌症的精准联合用药提供了全新的解决方案。

关键词：肿瘤内异质性，药效关联细胞亚群，scPharm，精准医疗

分类：生物医学与健康

肿瘤的内在异质性对癌症治疗构成了严重阻碍，是抗癌治疗失败和患者死亡的主要原因。单细胞测序技术的最新进展为在单细胞水平研究分子异质性开辟了新途径，可以为癌症的精准治疗提供重要助力。已有计算生物学工具通过整合单细胞测序数据和药物反应数据解析肿瘤内的异质性细胞亚群，这些方法主要基于机器学习策略和替代计算方法，使用迁移学习、特征提取和深度学习捕获肿瘤内异质性。但由于目前公开可用的药物基因组学数据规模有限，以及缺乏生物学可解释的标签二值化方法——赋予癌细胞“敏感”与“耐药”标签，导致方法在模型训练和临床应用方面仍存在挑战。另外，现有大部分方法仅面向单个细胞药物反应标签的预测任务，而忽略了药物疗效和副作用等临床背景。

同济大学生命科学与技术学院王海芸团队针对这一问题，立足可解释性和应用性开发了计算生物学方法scPharm，在单细胞水平解析药物反应，从药物治疗角度揭示肿瘤组织内的细胞异质性，进而个性化计算药物的优先级、预测潜在的个性化药物组合，为肿瘤的精准联合用药提供新的解决方案。相关结果发表在Advanced Science上。

王海芸教授团队长期致力于肿瘤异质性与精准联合用药研究。本项成果丰富了单细胞药物反应预测方法，为癌症精准医疗提供了全新的解决方案。同济大学研究生田鹏、郑杰为本文的共同第一作者，王海芸教授为本文的通讯作者。

WILEY

论文信息：

scPharm: Identifying Pharmacological Subpopulations of Single Cells for Precision Medicine in Cancers

Peng Tian , Jie Zheng, Keying Qiao, Yuxiao Fan, Yue Xu, Tao Wu, Shuting Chen, Yinuo Zhang, Bingyue Zhang, Chiara Ambrogio , Haiyun Wang*

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Advanced Science 是Wiley旗下创刊于2014年的优质开源期刊，发表材料科学、物理化学、生物医药、工程等各领域的创新成果与前沿进展。期刊为致力于最大程度地向公众传播科研成果，所有文章均可免费获取。被Medline收录，PubMed可查。最新影响因子为17.521，中科院2021年SCI期刊分区材料科学大类Q1区、工程技术大类Q1区。

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